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第一百零二章实验室检查/影像检查对疾病的建模 (2/2)

标进行运算,所以才十分注重特征性的变化(如形态学的变化),毕竟能够以更大的正确性来做出有意义的推断。通过对系统的基本病变的识别,在这个基础进行进一步的构造,得到复杂的疾病诊断(我们的理想是将来不需要最后的疾病诊断,而是通过各种指标的输入得到个体化的治疗方案。分类符合人类的思维习惯,但计算机能够处理更广阔的指标,然后再抽象出来有限的分类,这是一个学习的过程(搜索空间的剪枝策略)。我们不仅仅要识别病变,还有理解病理生理改变的机制)。

我们在超声成像的过程中,不仅仅需要考虑不同组织对超声的敏感的散射,还需要考虑这个超声传递过程中的衰减。我们就提供这些外加刺激对内在组织的影响的反馈来成像,本质上是一种构造,数据分析,确信其结果能够与真实的情况一一对应,当然,这是理想情况,很多时候成像都有伪影等等问题,但这是我们不断推进技术发展的前提。

将成像理解为一个信号处理过程,通过采样—检测—分析—图像形成的过程来形成我们能够理解的宏观层次的信息。从一维的a型的线性,到二维的平面图像,到三维的形态,以及四维的时间变化。

病理能够成为金标准,一方面是因为形态学的改变是比较高维的变化,是一系列病因导致的终末状态,找到其特征性的变化能够同时描述很多对象的关系。同时,也是因为其取材多,总存在特定的切片能够与具体疾病有最高层次的相关性,即一一对应,从而能够从细胞层次的变化来推测机体层次的变化。当然,需要取病灶附近的组织,因为其具有更大的相关性。

我们的问题是,如何能够结合机器学习算法,来训练人工的基于图像的疾病诊断?需要我们需要有大规模的有标签的数据,这方面可以和医院合作,将数据库内经过专家诊断的图像用于训练算法;同时我们需要进行准确的病灶识别,即图像分割,找到异常的变化,才能在这个基础上进行分析;可以预见,计算的复杂度十分庞大,我们需要使用一系列的优化策略以及近似算法来得出初步的原型,然后不断调整,不断提高各种量化的指标如精确率,召回率等等,直至超过人类专家的诊断水平。比如说dererworks就是利用深度学习算法来识别皮肤癌。可以在某细分的领域做到精确的分类。最后能够在这个诊断的精确分类的基础上,进一步探究各种个体化的治疗方式,从而实现我们精准医疗的目标。

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